随着我国经济建设的快速发展,工程建设项目趋于复杂化和巨型化,项目的进度和成本目标更加难以实现,一旦失去控制将会造成巨大损失,然而,进度延误、成本超支的问题在工程项目中普遍存在,因此,对项目进度和成本进行有效的监控便成为项目成功的关键。以往采用挣值法对项目成本和进度进行监控,它可以反映项目当前的执行效果,进度和成本是否与计划发生了偏离,通常认为当进度绩效指数SPI和成本绩效指数CPI为1时,项目处于可控状态,但是在项目实施过程中,进度和成本绩效指标会由于某些原因产生一定的波动,传统方法不能反映偏差的可接受水平。统计过程控制理论可以利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制,可以在统计意义上反映项目实施过程处于可接受并且稳定状态的水平。本文采用统计过程控制理论研究项目进度、成本监控,从以下几方面展开研究：一是介绍了过程中普遍存在的两种波动类型和产生波动的原因,统计过程控制理论中三种主要的控制图,以及如何使用控制图对过程中的波动进行辨识。从计算方法、适用范围等方面讨论了在稳定受控过程中判定过程能力的几类过程能力指数；二是针对传统挣值法在对项目进度、成本进行监控过程中无法识别出微小变化,而这些微小变化可能包含着项目当前或未来状态的预警信息,项目管理人员需要采取纠正措施,尤其在重大项目中这种微小变化(仍在1附近)比在普通项目中更为重要,可能给项目造成巨大影响。然而,对项目进行评估和监控的传统方法不能识别出这种变化,从而发出预警信息。本文提出采用单值-移动极差(ImR)控制图对项目进度和成本绩效指标实施监控,推导了ImR控制图的控制限,讨论了将非正态分布数据转化为正态分布数据的方法,通过实例验证ImR控制图能对项目进度、成本失控提供及时预警,为项目管理人员提供决策信息；三是由于传统休哈特控制图在监控存在自相关现象的过程中会产生大量的误报,而时间序列模型可以将相关数据序列独立化,从而采用自回归移动平均模型ARMA(2,1)拟合自相关过程数据,利用过程数据的残差建立控制图,分别对受控过程和失控过程进行了数值仿真,分析了常规单值控制图和ARMA(2,1)残差控制图对于两种仿真过程的控制效果。最后,利用实际生产过程中的自相关数据对基于ARMA(2,1)模型的残差控制图的实用性进行了验证；四是结合一个具体项目实例说明统计过程控制理论在项目过程监控中的应用。本文研究采用统计过程控制理论对项目进度和成本进行监控,并讨论了过程中存在自相关现象时的监控方法,弥补了传统监控方法的不足,提高了项目进度和成本的监控水平,在实际项目管理中具有一定的参考价值。